AI医疗应用探索继续深入 AI医生应成为真人医生有益补充而非替代

每经记者 陈星    每经编辑 张海妮    

今年以来，大模型在各个行业领域的应用如火如荼，医疗领域也不例外。

在这一背景下，以“AI医疗 智领未来”为主题的2023首届AI医学大会在成都召开。

会上，AI学术委员会宣布成立，诺贝尔生理学或医学奖获得者、德国生物物理学家厄温·内尔（Erwin Neher）任首席科学家，中国科学院院士张旭任学科带头人，专家顾问还包括内分泌、消化、泌尿、神经、呼吸、肿瘤、心血管、肾病、全科等疾病领域的顶级专家。医联集团创始人兼CEO王仕锐在会议上宣布，公司将启动MedGPT临床试验。据悉，今年11月，医联将联合四川大学华西医院等6家三甲医院，多家二级医院、基层医院，以及医联AI学术委员会的专家们开展一项迄今为止全球最大规模的AI医疗临床项目。

AI技术在医疗领域应用应基于临床需求

AI技术取得重大进步以来，AI技术在医疗领域的应用一直被业内外所关注。

近日，2023首届AI医学大会在成都举行。会上，多位医学领域专家、产业人士对AI医疗取得的进步和发展前景、挑战瓶颈等话题进行了探讨。

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会上，中华医学会消化内镜学分会候任主任委员、上海长海医院消化内科执行主任金震东谈到，过去AI技术在医学领域的应用主要集中在图像分析方面，近年来病理科、皮肤科、眼科、消化内镜等细分领域对这一技术的应用在加强。

他进一步谈及，AI在消化内镜领域的应用主要包括：质量控制——AI可以监控检查漏诊率；图像分析——胶囊内镜检查可能产生近万张图像，AI可以辅助进行图像分析等等。

北京医院泌尿外科科室行政主任刘明在题为《人工智能技术在老年前列腺疾病领域中的应用》的演讲中首先谈到，AI技术在医疗领域的应用应该出于对它的需求，而不是为了AI而去AI。首先希望解决的是临床上正面临的问题。

他举例称，核磁应该是目前前列腺疾病最好的影像诊断方法，但要判断核磁影像在前列腺癌诊断中的具体作用仍然是比较复杂的。除了少数三甲医院的少数医生，大部分医生在前列腺影像诊断方面的经验非常缺乏。在这一方向，AI技术就有很大的利用空间，现在已经有不止一家公司在做AI诊断前列腺癌的技术系统，包括序列识别、分割前列腺、标记可疑病灶等。

但刘明也提到，核磁领域的人工智能十分复杂，不同厂家的设备、各个医院的设备参数之间的差异远比CT等影像设备要大，因此AI技术在核磁影像方向的应用还有很长的路要走。

除了在影像方面的应用，AI在前列腺癌领域的应用还延伸到了穿刺中。目前，已经有针对前列腺癌的穿刺机器人出现，但刘明认为，从成本角度考虑穿刺机器人的普及会遇到一定挑战。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长闵栋则分享道，目前GPT生态正在不断扩大与垂直领域的融合，医疗领域已经出现了电子病历、临床决策支持系统等案例，有效提升了医疗服务能力。

AI医生应作为真人医生的有益补充

在诊疗环节，也已经有了AI应用的案例出现。

今年5月，医联发布了国内首款自主研发的医疗大语言模型——MedGPT，被称为国内首位“AI医生”。据了解，MedGPT可通过与患者进行多轮对话，了解病人病情，推荐治疗方案，目前已拥有近3000种疾病的首诊能力，覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0-12岁儿科疾病，同时还可以进行疾病预防、治疗、康复等各个流程的智能化问诊。

但关键问题是，“AI医生”能否在严肃医疗环境中准确而克制地发挥作用？对此，医联集团创始人兼CEO王仕锐在前述会议上表示，诊疗准确性是AI医疗的第一准则。

今年6月，MedGPT与来自四川大学华西医院的10位主治医师共同对120余名真实患者进行问诊，并由7位专家教授，针对91份有效病例，从7个评价维度进行打分。结果显示，真人医生与AI医生的结果一致性达到96%。

但从实践中看，目前AI医疗还存在较多发展瓶颈。如若单纯依靠大模型来执行临床诊疗任务，存在临床推理与鉴别诊断不充分、诊断逻辑与诊断分型不完整、诊断辅助检查方案不准确、治疗方案设计不全面等核心问题。

究其原因，王仕锐分析认为：“机器对大脑的模仿，存在物理结构上的局限性，大语言模型的神经网络计算无法做到安全有效地独立完成临床诊疗任务。”

多位医疗专业人士也在会上表示，医疗大模型在诊疗环节中的应用更多在于辅助判断，尤其是在医疗资源分配较弱的地区及医疗机构。

刘明表示，MedGPT的出现适应了当前存在的部分临床需求。如一线临床医生水平差异较大，三甲医院高水平医生的诊疗经验难以复制到所有存在医疗需求的地方。他认为，虽然如MedGPT、chatbots等AI医疗实践目前还无法做到与真人医生相当的在诊疗过程中的同理心、理解力，但这些应用目前仍然走在一个正确的方向上。未来，它们可以作为真人医生的有益补充，而非替代。

闵栋则分享道，目前国外医疗机构中已经有将医疗大模型应用到乳腺疾病诊断等方向的案例，韩国首尔大学则认为，医疗大模型在中毒急救、意外分娩等情况时都可以得到有效利用。

他还表示，传统的诊疗辅助系统主要是基于固定的标准指南等，如教科书、文献、诊疗指南。而MedGPT可以基于大量的自然语言处理进行训练学习，数据来源也会不断扩展，并通过多轮对话判断意图和分析诉求，在辅助临床决策时更准确、科学。

此外，大模型在医疗文书标准化、患者服务、医院管理、教科研、药物研发供应、流行病分析等方面都大有可为。

四川大学华西医院全科医学中心学科主任李双庆最后分享道，2.0时代的人工智能医疗应该更多、更强地模拟真人医生的思考和行为，并模拟真人医生的诊疗处理作用、过程和效果。

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